研究背景
肥胖症是全球关注的重大疾病，目前影响着欧洲约1.5 亿人和全球约6.5 亿人。截至 2021 年 3 月，欧盟委员会已确认肥胖症是一种慢性复发性疾病，也是导致多种非传染性疾病的诱因[1]。肥胖是导致 2 型糖尿病、心血管疾病（CVD）、非酒精性脂肪肝、免疫紊乱和各种癌症的一个重要风险因素。肥胖症是一种复杂的慢性疾病，与心血管发病率和死亡率增加有关。慢性炎症是肥胖症和代谢并发症的共同特征，也是动脉粥样硬化性心血管疾病的发病基础[2]。
德国勃林格殷格翰制药转化医学和临床药理学联合多家研究团队，近期在国际期刊Obesity 上，发表关于肥胖与心血管疾病关联的最新研究结果：该研究使用Olink Target 96 Inflammation panel对炎症蛋白组进行检测，并评估了肥胖与心血管间的炎症机制，旨在确定肥胖相关炎症蛋白特征（obesity-related inflammatory protein signature，OIPS），并评估其与全因死亡率（all-cause mortality）、心脏特异性死因（cardiac-specific cause of death）、三项主要不良心血管事件（three-component major adverse cardiovascular events，MACE）和冠状动脉疾病（incident coronary artery disease，CAD）的关系。
研究设计
● 研究队列
Gutenberg Health Study队列是一项基于人群的前瞻性观察性队列研究，对象是德国中西部Mainz-Bingen region的成年人。研究样本包括 15,010 名年龄在 35 岁至 74 岁之间的参与者，他们在 2007 年至 2012 年期间接受了基线检查。每位参与者在研究中心接受了约 5 小时的全面标准化临床和实验室检查。本研究对首批 7,571 名 GHS 研究参与者名参与者利用 Olink Target 96 Inflammation panel进行了血浆蛋白质组学测量， 利用机器学习进行与肥胖相关的 蛋白质特征和炎症相关蛋白分析。在排除了近期患有癌症（过去≤5年内确诊癌症，289人）、有感染迹象（白细胞计数>10/nL，618人）和BMI数据缺失（2人）的参与者后，剩下6,662人的有效数据用于统计分析。
大型前瞻性队列MyoVasc（NCT04064450，其中包括各期心力衰竭（HF）患者）为本研究的验证队列， 用于验证OIPS与临床结果（如全因死亡率、心脏特异性死因、HF恶化、HF住院）之间的关联。
● 研究目的
本研究利用机器学习分析了Olink Target 96 Inflammation panel血浆蛋白质组学的测量数据，确定了与人群肥胖相关的炎症蛋白特征。 该特征由 21 种独特的蛋白组成，不受各种临床协变量的影响。这种 "肥胖相关炎症蛋白特征"（OIPS）与心脏死亡、主要不良心血管事件和冠状动脉疾病相关，不受临床协变量和既定风险工具的影响，并在一个独立的验证队列中得到了成功复制。对 OIPS 蛋白质进行的通路分析表明，与趋化因子活性、TNF 受体结合或生长因子受体结合相关的通路富集，这为深入了解相关的潜在病理机制提供了可能。
研究结果
● OPIS和网络分析
通过对炎症蛋白的分析，研究人员发现了21种独特的蛋白质。这些蛋白不受年龄、性别、心血管状态和药物使用情况的影响。针对这些蛋白质的STRING网络分析确定了三个不同的蛋白质簇，分别与趋化因子活性、TNF受体结合、趋化活性和生长因子受体结合有关。
分析表明，OIPS与所有原因导致的死亡风险增加有关。在考虑年龄和性别的Cox比例风险回归分析中，OIPS显示出与全因死亡的显著正相关。OIPS与心脏特异性死亡风险呈显著相关性，并与MACE、CAD的发生风险增加有关。即使在调整了C反应蛋白（CRP）或欧洲心脏病学会（ESC）风险评分后，OIPS仍然保持了其与临床结果的独立关联，这体现了OIPS的独立预测价值。该结果也在MyoVasc研究队列中得到了进一步验证。
Olink Proteomics
Part of Thermo Fisher Scientific
Olink Proteomics创立于瑞典乌普萨拉，致力于突破蛋白检测在“多重能力/特异性”、“灵敏度”和“检测通量”等方面的综合瓶颈，进而实现超灵敏多重蛋白标志物检测、无偏靶向蛋白质组学和精准蛋白组学，以帮助蛋白标志物的发现、药物研发、转化医学、以及让“多组学整合”真正切实可行。
具体来说，我们基于专利PEA技术，秉承严谨和透明的科学精神，开发并充分验证了一系列开创性的Olink Panel。
这些Panel可赋能科学家，通过在1-6µl体液中精确检测15-5400+种生物标志物，更加充分地理解实时生物学。从而，借助多组学发现pQTL等创新药物靶点；筛选更好的疾病预测和预后标志物；理解药物作用的MoA, Safety, PK, PD, Dose；拓展已上市药物的适应症；开发伴随诊断；加速药物研发进程，降低药物研发成本；同时促进从临床科研到临床应用的转化；提高肿瘤等疾病早筛方法的灵敏度和特异性，并最终达致精准医学。
Olink现已覆盖100%主要信号通路，实现生物学意义上的超灵敏无偏靶向蛋白组学（兼容各种样本类型，对传统方法无法胜任的血浆血清等体液样本尤其适用）。
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